Agents-Deep-Research é projetado para simplificar o desenvolvimento e testes de agentes de IA autônomos ao oferecer uma base de código modular e extensível. Possui um motor de planejamento de tarefas que decompose metas definidas pelo usuário em subtarefas, um módulo de memória de longo prazo que armazena e recupera contexto, e uma camada de integração de ferramentas que permite aos agentes interagir com APIs externas e ambientes simulados. A estrutura também fornece scripts de avaliação e ferramentas de benchmark para medir o desempenho do agente em diversos cenários. Construído sobre Python e adaptável a diferentes backends de LLM, permite que pesquisadores e desenvolvedores criem rapidamente protótipos de novas arquiteturas de agentes, realizem experimentos reproduzíveis e comparem diferentes estratégias de planejamento sob condições controladas.

Codegen capacita os desenvolvedores ao automatizar várias tarefas de codificação. Ele utiliza técnicas avançadas de IA para interpretar solicitações em linguagem natural e gerar trechos de código correspondentes ou aplicativos inteiros em tempo real. Essa ferramenta reduz significativamente o tempo que os desenvolvedores gastam em tarefas rotineiras de codificação, permitindo que eles se concentrem na resolução de problemas mais complexos e na inovação. Com suporte para várias linguagens de programação, Codegen garante ampla aplicabilidade em diferentes projetos de desenvolvimento de software.